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Enregistrement W2807366432 · doi:10.1002/jpen.1310

Accuracy of a Portable Indirect Calorimeter for Measuring Resting Energy Expenditure in Individuals With Cancer

2018· article· en· W2807366432 sur OpenAlexafffund
Sarah A. Purcell, Sarah A. Elliott, Aoife M. Ryan, Michael B. Sawyer, Carla M. Prado

Notice bibliographique

RevueJournal of Parenteral and Enteral Nutrition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésResting energy expenditureCartEnergy expenditureLimits of agreementMedicineBody mass indexEnergy metabolismCalorimeter (particle physics)CancerNuclear medicineBasal metabolic rateAnimal scienceTotal energy expenditureInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Determining optimal caloric intake for an individual with cancer is complicated by metabolic changes that occur, namely, alterations in resting energy expenditure (REE). There is currently no validated clinically available equation or tool to measure energy expenditure in these patients. METHODS: Patients with newly diagnosed solid tumors underwent REE assessments using the FitMate GS portable indirect calorimeter and reference VMax metabolic cart; both used canopy hoods. REE was also estimated from the Harris-Benedict, Mifflin St. Jeor, and Henry equations for comparison. Data were analyzed using paired samples t-test and the Bland-Altman approach to assess group-level and individual-level agreement compared with the metabolic cart. RESULTS: ; age: 62 ± 10 years) participated in the study. Biases for the FitMate GS and both equations were low (ranging from -44 to -92 kcal or -2.3% to -5.1%), indicating good group-level accuracy. The FitMate GS had low bias, but the widest limits of agreement (-28.0% to 21.2%) compared with the 3 equations (Harris-Benedict: -15.8% to 11.2%; Mifflin St. Jeor: -17.1% to 6.9%; Henry: -15.4% to 11.5%). These differences were not due to volume of oxygen, BMI category, or sex. CONCLUSION: FitMate GS performed well on a group level, but its accuracy was poor on an individual level. Further research should develop better equations and validate tools to measure energy expenditure for accurate dietary recommendations for patients at nutrition risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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